Técnicas e estratégias avançadas de CRM

In this guide:

• Análise preditiva e previsão
• Aprendizado de máquina
• Visão de 360 graus do cliente
• Visualização avançada de dados e geração de relatórios

Análise preditiva e previsão

Wouldn’t it be nice to predict the future? With predictive analytics and sales forecasting through your CRM, you can come pretty close to it.

A análise preditiva envolve a análise dos dados do cliente e a identificação de tendências ou padrões para prever a probabilidade de eventos futuros, como vendas ou taxas de conversão. Muitas empresas usam técnicas avançadas de CRM, como análise preditiva e previsão, porque elas trazem dois grandes benefícios: análise eficaz de dados e decisões comerciais mais inteligentes.

Análise de dados do cliente

Por meio de esforços de análise preditiva, sua equipe pode fazer mais do que descobrir tendências de dados de clientes. Os esforços de análise aprofundada podem ajudar sua equipe a entender melhor seus clientes e seus hábitos. Ao entender como os clientes interagem com sua empresa, você pode fazer previsões informadas sobre o comportamento deles em relação a futuras campanhas de marketing.

Decisões comerciais informadas

Ao compreender seus clientes por meio de técnicas e estratégias avançadas de CRM, como a análise preditiva, sua equipe pode tomar decisões comerciais mais inteligentes com confiança e melhorar o retorno sobre o investimento (ROI).

A análise preditiva e a previsão de vendas afetam positivamente três aspectos principais de sua empresa:

• Marketing: Uncover your most effective marketing channels through predictive analytics to strengthen your marketing efforts and create more effective campaigns.
• Sales: Pinpoint effective sources of revenue with sales forecasting and predictive analytics so your team can continue supporting sales efforts that drive the best results for your bottom line.
• Customer service: Understanding your customers and their behaviors better through predictive analytics means you can effectively anticipate their needs, offering better customer service experiences.

Aprendizado de máquina

Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) where applications learn and evolve through experience and the data that’s given to them. Instead of directly programming machine learning systems to work a certain way, machine learning systems teach themselves by analyzing historical data and identifying patterns and trends to make logical decisions, forecasts, and predictions about future data trends.

How can your team use these advanced technologies with your CRM data? Many sales and marketing professionals are already using AI tools for in a variety of ways, including creating customer segments, identifying customer needs, and automating marketing campaigns.

Criação de segmentos de clientes

Machine learning tools can use data analysis to interpret customer data, identify common characteristics among your customers, and use that information to create customer segments.

A segmentação de clientes é o processo de agrupamento de clientes com base em aspectos como dados demográficos e comportamentos. Por meio desse processo, sua empresa pode entender melhor as pessoas que compõem seu público e adaptar as campanhas de marketing a esses segmentos específicos. Isso pode levar a campanhas mais eficazes que convertem mais leads e melhoram seu ROI.

Identificação das necessidades dos clientes

In the process of creating your customer segments with your machine learning system, you can also uncover customer needs and pain points. By identifying customer needs through machine learning, your team can optimize campaigns and the products and services you offer to increase customer satisfaction.

Automatização de campanhas de marketing

Com os dados coletados pelas ferramentas de aprendizado de máquina, você pode usar as ferramentas de automação do seu CRM para criar sequências de gotejamento. As sequências de gotejamento são campanhas automatizadas de marketing por e-mail que são acionadas por diferentes critérios.

Por exemplo, se a sua ferramenta de aprendizado de máquina o ajudou a identificar que o blog do seu site atrai muitos assinantes, você pode configurar uma campanha de gotejamento que dispara e-mails automaticamente quando alguém novo se inscreve no seu blog.

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Visão de 360 graus do cliente

Uma visão de 360 graus do seu cliente proporciona à sua empresa uma compreensão mais abrangente de quem são seus clientes. Desde características básicas, como dados demográficos, até comportamentos on-line, você pode ver seu cliente sob uma nova perspectiva que pode melhorar seus esforços de marketing.

Como obter uma visão de 360 graus de seu cliente

1. Coletar dados do cliente

Getting a 360-degree view of your customer starts with collecting data. There are two major ways you can do this:

• Use a CRM: CRM systems can automatically pull data from different sources and organize it in one central database so your company can easily view it at any time without having to jump from platform to platform.
• Direct customer engagement: Pull helpful data from day-to-day interactions with customers. Things like feedback surveys, interviews, and customer service interactions are great ways to get helpful insights about your audience.

2. Analise seus dados

With your CRM reporting features, analyze your customer data by looking for patterns and trends. Are your campaigns more successful with specific demographics? Do you notice certain platforms that customers are more active on? Look for key insights within your data that can help you make informed decisions about your future campaigns.

Benefícios de uma visão de 360 graus do cliente

Abaixo estão apenas alguns dos benefícios que sua empresa pode ter quando você obtém uma visão de 360 graus do seu cliente:

• Identify customer needs: Getting a 360-degree view of your customers gives you insight into what makes them tick. Specifically, you can identify what needs drive them to your business.
• Better customer service: When you understand customer needs with your 360-degree view, you can tailor your customer service experiences to the customers and directly address their needs.
• Informed marketing campaigns: By understanding the ins and outs of your audience, your team can develop personalized marketing campaigns that appeal directly to your audience and encourage them to interact with your brand.

Visualização avançada de dados e geração de relatórios

Você não quer ficar olhando para páginas intermináveis de dados, não é mesmo? Com a visualização avançada de dados e a geração de relatórios, você pode facilitar a análise de dados. A visualização de dados é exatamente o que parece: Representar visualmente seus dados para facilitar a compreensão e a interpretação.

Como posso visualizar meus dados?

There are a variety of different ways to visualize your customer data. The visualization method you choose depends on the data you’re trying to represent. Below are just a few examples of methods of data visualization:

• Tabelas
• Gráficos de linhas e de áreas
• Gráficos de pizza e de barras
• Gráficos de dispersão
• E mais!

Por que usar a visualização avançada de dados e a geração de relatórios?

Além de facilitar a análise de dados, a visualização avançada de dados facilita a identificação de padrões e tendências. Olhar para os números é uma coisa, mas ser capaz de ver o crescimento por meio de gráficos de barras e detectar discrepâncias por meio de histogramas ou gráficos de dispersão? Isso muda o jogo.

Additionally, advanced data visualization and reporting tools in your CRM allow you to identify new areas of opportunity for sales and marketing efforts. When it’s easier to spot trends and outliers in your data, you can more quickly spot areas where you can amplify your marketing campaigns and expand your sales efforts.

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